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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과70건

검색 결과 제목

  1. 41기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?
  2. 42‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?
  3. 43그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
  4. 44오즈비가 3이면 위험도 세 배라고 읽어도 될까?
  5. 458,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

대규모 시각화 기억 연구는 독특함과 색·사람 모양의 기억 효과를 보였지만 이해 정확성과는 구분해야 합니다.

What Makes a Visualization Memorable?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

체코 대학생 110명을 무작위 배정한 2×2 실험에서 메타인지 프롬프트의 지식검사 효과가 유의하지 않았고 자료 형식과 개인차가 중요했음을 살펴봅니다.

Exploring the effects of metacognitive prompts on learning outcomes: An experimental study in higher education

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
오즈비가 3이면 위험도 세 배라고 읽어도 될까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

오즈비가 3이면 위험도 세 배라고 읽어도 될까?

오즈비가 3이면 위험도 세 배라고 읽어도 될까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

오즈비가 3이면 위험도 세 배라고 읽어도 될까?

오즈비를 위험확률 비로 번역하면 언제 큰 오류가 생기는가?

When can odds ratios mislead? Odds ratios should be used only in case-control studies and logistic regression analyses

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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